基于第二代Bandelet域隐马尔科夫树模型的图像分割

第二代Bandelet可以充分利用图像的内在几何正则性特点, 并能自适应获得图像的最优表示. 本文采用隐马尔可夫树(Hidden Markov tree, HMT)模型对图像的第二代Bandelet系数建模, 通过多尺度参数训练和基于上下文的最大后验概率进行图像分割. 为了评价本文方法的性能, 我们分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验, 并与小波域HMT模型分割方法(WD-HMTseg)和Contourlet域HMT模型分割方法(CHMTseg)进行比较说明算法的有效性. 实验结果表明本文方法不但在边缘准确性和区域一致性上有明显改进, 而且也降低了纹理图的错分概率.     

基于小波域隐马模型的树木类图像分割算法*

为了克服自然状态植物图像提取困难,尤其是树图像在自然生长状态下背景非常复杂(天空、建筑物、植物等)的问题.提出一种基于小波域隐马模型的树木类图像分割算法.该算法利用形态小波的优良特性,结合隐藏马尔可夫树模型,实现了基于图像纹理的树木类图像分割,并得到了较为理想的实验效果.     

基于非下采样Contourlet变换域

依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,并基于该模型提出一种新的非下采样Contourlet变换图像分割方法。用合成纹理图像和实际图像进行仿真实验,并与小波域隐马尔可夫树模型分割及Contourlet域隐马尔可夫树模型分割等方法进行了比较,实验结果表明,在大多数情况下,该算法分割结果要好于相比较的方法,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果,并且模型的训练简单快速。     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。     

一种基于P2DHMT的小波域图像去噪算法

文章提出了一种基于小波域伪二维隐Markov树(P2DHMT)的图像的滤波新方法。首先建立了小波域的伪2DHMT模型,给出了基于EM、Baum-Welch等算法的模型参数估计方法;其次提出了一种基于最大后验概率准则的P2DHMT最优图像滤波算法;最后给出了图像去噪算法的实现过程。实验结果表明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

基于小波域HMT模型的序列图像超分辨率重建*

鉴于基于小波域隐马尔可夫树的噪声抑制性和较好的边缘保持性,提出一种基于小波域隐马尔可夫树的序列图像的超分辨率重建算法。针对小波系数进行统计建模,讨论了不同尺度小波系数之间的隐马尔可夫树结构,利用了序列图像的运动信息,运用极大后验概率估计和贝叶斯原理,将小波域HMT作为图像先验知识并给出了超分辨率重建算法,最终通过EM算法和共轭梯度算法的交替迭代进行优化计算。实验结果表明方法的重建效果得到了明显的改进。     

基于小波域高斯-马尔可夫随机场的纹理分割

提出了一种基于小波域高斯—马尔可夫随机场(GMRF)模型的无监督纹理图像分割算法。该算法首先利用纹理的小波特性并结合模糊C—均值聚类方法完成纹理在最小分辨率层的初始分类,接着逐层应用同步进行参数估计和像素标签的近似最大后验分割算法,得到原始图像的第一次完整分割。为了进一步提高分割效果,对每个像素邻域内的标签作统计,利用最大值原则,从而获得满意的分割结果。实验证明此算法与基于高斯金字塔GMRF模型的算法相比,分割结果有了很大的提高。     

基于对偶树复小波和MRF模型的纹理图像分割

基于对偶树复小波（DT-CWT）和马尔可夫随机场（MRF）模型提出了一种监督纹理图像分割算法，算法包括两个步骤，首先对复小波变换系数进行较为精确的建模，提取其一阶统计信息作为纹理特征，综合多个尺度的信息，基于极大似然标准进行初始分割；其次，将初始分割结果用MRF模型表示，基于贝叶斯最大后验（MAP）融合初始分割结果，得到最终的分割结果。算法应用于合成纹理图像和实际图像得到了良好的结果，对比实验表明算法所采用的纹理特征的提取方法、小波变换方式、用MRF模型来建模标号等是算法简洁有效的基础。     

形态小波域多尺度马尔可夫模型在纹理图像分割中的应用

针对图像分割中小波域多尺度马尔可夫模型(MRMRF-W)无法有效描述图像非线性特征,提出了一种在形态小波域下的多尺度MRF模型（MRMRF-MW）,实现纹理图像分割。该模型结合了形态小波和MRF各自的优势,能够对图像进行非线性多尺度分解,并在各尺度上进行空间关系建模。通过对两个纹理图像库（Brodatz纹理库、Prague纹理库）中图像的分割实验,验证了该模型的有效性。     

基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。     

一种基于多层次MRF的多源图象融合算法

图象融合技术的主要目的是将多种图象传感器数据中的互补信息组合起来 ,使形成的新图象更适合于计算机处理 (如分割、特征提取和目标识别 )等 .在多层次 MRF模型的基础上 ,提出了一种应用于多源图象分类的图象融合算法 .该融合算法将定义在多层次图结构上的非线性因果 Markov模型与贝叶斯 SMAP(sequential m axi-mum a posteriori)最优化准则结合起来 ,克服了 MAP(maximum a posteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷 .该算法可应用于多源遥感图象中的信息融合 ,使像素分类更精确 ,并解决多源海量数据的富集表示 .另外还利用合成图象与自然图象分别针对多层次 MRF模型的改进及算法中可最优化准则的不同进行了对比实验 ,结果表明 ,该算法具有许多优越性     

改进SURF算法在图像汉字识别中的应用

针对复杂背景下汉字匹配准确率较低的问题,提出一种改进的SURF算法。该算法利用灰度分级的字符分割方法,先进行灰度分割增强图像的对比度,采用灰度分级树将图像中的所有像素处理为树的模式进行计算,根据灰度分级确定主节点,根据主节点的级别所对应的灰度值对图像进行分割。同时,根据汉字结构的特殊性,取消了SURF算法的旋转不变性。实验结果表明,与未使用改进的SURF算法相比,对图像质量较差的文本图像,改进的SURF算法能有效地提高其匹配的准确率。     

隐马尔可夫模型在自然语言处理中的应用

隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,最近几年已经被成功应用到许多关于自然语言处理的任务中.简要介绍了隐马尔可夫模型,对其在词性标注应用中的难点、模型的建立,Viterbi算法等问题进行了详细论述,给出了基于隐马尔可夫模型的中文科研论文头部信息抽取过程以及模型结构的学习和参数的训练等关键问题的解决办法.     

一种文档图像多尺度分割算法

1.研究背景随着数字图书馆和电子办公应用的日益普及,面对大量纸质原始文件及资料的数字化,直接扫描、存储和传输文档的需求越来越多,为了解决扫描文档图像庞大信息量和存储容量、传输带宽之间的矛盾,迫切需要专门针对文档图像研究新的高性能压缩算法。根据扫描文挡页面的内容特征,提高压缩比最有挖掘潜力的方法是对文档图像进行图文分割后再分别     

Global optimization of wavelet-domain hidden Markov tree for image segmentation

This work presents a global energy minimization method for multiscale image segmentation using convex optimization theory. The construction of energy function is motivated by the intuition that the larger the entropy, the less a priori information one has on the value of the random variables. First, we represent the wavelet-domain hidden Markov tree (WHMT) model of the original image as a structured energy function, which is proved convex in marginal distributions. Next, we derive the maximum lower bound of the energy function through Lagrange dual transform for the purpose of incorporating marginal constraints into optimization. Finally, a modified belief propagation optimization algorithm is used to perform global energy minimization of the dual convex energy function. Experiments on real image segmentation problems demonstrate the superior performance of this new algorithm when compared with nonconvex ones.     

基于段匹配差异观察值的HMM在线签名认证方法研究

提出一种用签名的分段差异值作为隐马尔可夫模型(HMM)观测值的在线签名认证应用方法。首先,采用双向后向合并DTW算法确定签名中关键点之间的对应关系。然后,采用经典DTW度量签名中各种细微的差异,用这些DTW差异值作为观测值训练HMM模型。将模型状态的意义定义为相似程度,将状态转移结构设定为全概率转移。在SVC2004签名数据库上,验证了该方法的有效性。     

基于HMM2的时间序列凝聚聚类算法

为弥补传统的基于隐M arkov模型在前提假设上的不足,提出了二阶隐马尔可夫模型。在研究二阶隐马尔可夫模型和凝聚算法在时空序列分析的基础上,提出了一种新的基于 HMM2的时间序列凝聚算法。该算法应用 HMM2对时间序列进行建模,合理考虑了概率和模型历史状态的关联性,按照相异度原则将序列聚成几个类,每个类用模型代表,进而对这些模型训练、合并及迭代得到聚类结果。实验比较了该算法与基于HMM算法的聚类质量,研究了聚类正确率与聚类数、距离正确率与模型距离的关系。结果表明,该算法比传统的基于HMM的聚类算法具有更好的性能。     

核空间隐马尔可夫随机场图像模糊聚类

针对模糊C均值算法未考虑图像邻域信息,导致其分割效果不好的不足,结合隐马尔可夫随机场和高斯核函数,提出核空间隐马尔可夫随机场模糊C均值聚类算法。引入隐马尔可夫随机场,在目标函数中引入像素的空间邻域信息,使得分割算法对噪声鲁棒性增强;引入核函数,将样本点非线性变换映射到高维特征空间,增强图像分割的抗干扰能力,保持图像的细节信息。对标准灰度图像添加噪声,用以验证算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法具有更好的抗噪能力。     

基于HMT模型的图像去噪方法研究

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时，可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息，但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足，在小波域隐Markov树模型（HMT）的基础上给出了一种图像去噪新方法。实验结果表明，与普通的小波去噪方法相比，该方法不但可以保留图像的边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比。